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💻 informatique

Adaptive Lower Bound Evaluation for the Permutation Flowshop Scheduling Problem

Cet article présente une analyse systématique et des stratégies adaptatives pour la sélection de paires de machines dans l'évaluation de la borne inférieure LB2 du problème d'ordonnancement de type flux de production avec permutations (Permutation Flowshop Scheduling Problem), démontrant qu'un ajustement dynamique du nombre et de la sélection des paires peut améliorer significativement la performance de l'algorithme de branch-and-bound en équilibrant la précision de la borne et le coût computationnel.

Alisa Vorokhta, Jan Gmys, Gwen Maudet, Mohand Mezmaz, Grégoire Danoy2026-08-28
💻 informatique

Category-Level Fine-Grained Sketch-Based 3D Shape Retrieval

Cet article aborde le défi de la recherche de formes 3D par croquis au niveau de la catégorie et de granularité fine en introduisant un nouveau jeu de données comprenant 54 sous-catégories et en proposant une méthode caractérisée par des extracteurs de caractéristiques spécialisés et un alignement inter-domaines optimisé pour rechercher efficacement des formes 3D correspondant aux détails fins des croquis d'entrée.

Bingrui Wang, Yuan Zhou, Sun-Yuan Kung2026-08-28
💻 informatique

Action-aligned Representation Geometry in Vision–Language–Action Models

Cet article révèle que les modèles Vision–Langage–Action (VLA) développent systématiquement une géométrie latente structurée et alignée sur l'action durant l'entraînement, laquelle sert de principe organisateur critique qui est corrélé à la performance des tâches, émerge de manière hiérarchique à travers les couches, et s'avère essentielle pour une prédiction et une généralisation efficaces de l'action.

Han Qi, Huangyuan Su, Liuyixin Shao, Na Li, Heng Yang2026-08-28
💻 informatique

Ant colony optimization plus Temporal difference and opposition-based learning for semi-supervised multi-label feature selection

Cet article propose une nouvelle méthode de sélection de caractéristiques multi-étiquettes semi-supervisée qui intègre l'optimisation par colonies de fourmis, l'apprentissage par différence temporelle et l'apprentissage par opposition afin d'améliorer significativement la précision et de réduire la perte de Hamming sur des données étiquetées limitées, bien qu'avec des coûts de calcul plus élevés adaptés aux applications axées sur la précision.

Sahar Shams Beyranvand, Vahid Mehrdad, Mohammad Bagher Dowlatshahi2026-08-28
💻 informatique

Design and Validation of an Enterprise Architecture Framework for ROP Surveillance: A Multi-Layer Interoperability Approach

Cette étude emploie la recherche en science de la conception (Design Science Research) et une étude Delphi pour concevoir, valider et confirmer empiriquement un cadre d'architecture d'entreprise à quatre couches, fondé sur des normes, qui répond efficacement aux défis d'interopérabilité et de fragmentation de la surveillance de la rétinopathie de la prématurité au niveau national pour les pays à revenu intermédiaire.

Maryam Mollabagher, Alireza Hassanzadeh, Mohammad Mehdi Sepehri, Abbas Habibelahi, Abolghasem Sarabadani2026-08-28
💻 informatique

CHIMERA-Tab: A Scalable AI-Driven Framework for Automated Feature Selection and Heterogeneous Stacking in Imbalanced Banking Data Classification

Cet article présente CHIMERA-Tab, un cadre d'IA évolutif qui intègre un prétraitement métaheuristique chaotique à un ensemble de stacking hétérogène composé de modèles TabNet et de boosting de gradient pour atteindre des performances de pointe dans la classification bancaire déséquilibrée, démontrant que l'architecture de stacking est le principal moteur de la précision tandis que le prétraitement chaotique améliore la sélection des caractéristiques et l'interprétabilité.

Anilkumar Vishwanath Brahmane, P. William, Shashikant Raghunathrao Deshmukh, Elviz Ismayilov, Smita Nirkhi2026-08-28
💻 informatique

Hardness-Aware Kernelized Contrastive Learning for Brain Age Prediction

Cet article propose un cadre d'apprentissage contrastif par noyau sensible à la difficulté pour la prédiction de l'âge cérébral à partir d'IRM pondérées en T1 qui améliore les méthodes existantes en mettant explicitement l'accent sur les incohérences entre représentations et étiquettes dans les paires d'âges similaires, atteignant une précision supérieure et une organisation robuste des plongements à travers des ensembles de données multicentriques.

Xiaoshuai Liu, Xinxin Liu, Haoyang Wang, Xianjun Fu, Yifei Chen, Ahmed Elazab, Taosheng Xu, Kai Chen, Yongquan Zhang, Fe (…)2026-08-28
💻 informatique

Comparing the Predictive Value of Structured Digital Features and Clinical Text for Inpatient Liver Failure Prediction: A Large-Scale Real-World EHR Study

Dans une étude à grande échelle portant sur près de 90 000 admissions hospitalières, les caractéristiques numériques structurées des laboratoires ont nettement surpassé le texte libre clinique pour prédire l'insuffisance hépatique, démontrant que les données numériques objectives capturent les critères diagnostiques de la condition bien plus efficacement que les notes cliniques narratives.

Zhikai Yu, Jing Li2026-08-28
💻 informatique

Closing the Benchmark Gap in Browser-Extension Proctoring: A Formally Specified, Reproducibly Evaluated Architecture for Real-Time, BYOD-Compatible Examination Malpractice Detection

Cet article présente HBMDS, la première architecture d'extension de navigateur formellement spécifiée et évaluée de manière reproductible pour la détection en temps réel de la fraude aux examens, qui évalue empiriquement sa précision de 98 à 100 %, sa latence inférieure à 500 ms et sa faible empreinte de ressources afin de fournir aux institutions une alternative fondée sur des preuves aux affirmations des fournisseurs pour la surveillance compatible avec l'utilisation de l'équipement personnel (BYOD).

C. O. Uzonu, K. O. Afolabi, A. B. Muhammad2026-08-28
💻 informatique

Lightweight Dual-Path Network with Dynamic Distillation for Industrial LED Defect Recognition

Cet article propose un réseau à double voie léger avec une distillation dynamique pour relever les défis de la reconnaissance des défauts des LED industrielles, atteignant une précision et une généralisation élevées sur des ensembles de données déséquilibrés grâce à une fusion hiérarchique adaptative et un schéma de transfert de connaissances à double niveau.

Jun Deng, Jiaming Zhong, Bingchun Jiang, Yanping Li, Bangquan xie, Chaoen Tan, Qinchuan Lei, Nannan Li, Fuqin Deng, Min (…)2026-08-28